| jakobjakob | woensdag 13 juni 2018 @ 17:53 |
Ik heb een tabel met het aantal keren dat er naar iets is gekeken in een voetbalwedstrijd. De kolommen bestaan uit tijdsintervallen waarin is gekeken en de rijen uit de dingen waarnaartoe is gekeken. Dus zeg maar zo:
interval1 interval 2 interval3
bal 15 14 5
overig 8 16 19
tegenstander 9 12 12
Ik wil graag weten of er in een bepaald interval significant minder wordt gekeken naar een bepaalde 'kijkrichting' dan in een ander interval. Welke t-toets heb ik hier voor nodig?
[ Bericht 10% gewijzigd door jakobjakob op 13-06-2018 18:03:18 ] |
| Xetran | woensdag 13 juni 2018 @ 18:00 |
| Gemiddelde afwijking? Waarom een t toets? |
| jakobjakob | woensdag 13 juni 2018 @ 18:02 |
| Ik wil kijken of er in bepaalde intervallen significant minder vaak wordt gekeken naar een bepaalde 'kijkrichting'. |
| #ANONIEM | woensdag 13 juni 2018 @ 22:31 |
Ik zou geen t-toetsen gebruiken. In deze situatie zou je er meerdere moeten uitvoeren. Als je voor elke t-toets een significantieniveau van 0,05 neemt, zal het uiteindelijke significantieniveau een veelvoud hiervan zijn (er zal door stom toeval dan zeer waarschijnlijk minstens één vals positief resultaat uitkomen waardoor je verkeerde conclusies zou kunnen trekken).
Als je toch t-toetsen wil uitvoeren voor alle combinaties zou ik een Bonferroni-correctie toepassen op het gewenste significantieniveau.
Wat mij een betere keus lijkt is een Chi-kwadraattoets voor homogeniteit van proporties. Hiermee toets je of verschillende populaties dezelfde verdeling volgen. In feite is dit een uitbreiding van een t-toets op proporties.
Deze toets kan je makkelijk uitvoeren in Excel (CHIKW.TEST). |
| jakobjakob | woensdag 13 juni 2018 @ 22:40 |
| Oke dankjewel. Maar hoe doe ik dit precies in excel? Ik heb de CHIKW.TEST wel gevonden, maar snap niet precies hoe je hem uitvoert. Kan je me daar nog mee helpen? |
| #ANONIEM | woensdag 13 juni 2018 @ 22:51 |
Wat je in feite doet is je data in Excel zetten met de rij- en kolomtotalen.
Daarna maak je een tweede tabel met gelijke dimensies (in jouw geval 3 rijen en 3 kolommen).
Voor elke cel in de nieuwe tabel voer je de volgende berekening uit: rijtotaal*kolomtotaal/tabeltotaal.
Dus om die 9,890909 te krijgen bereken je: 34*32/110.
De eerste tabel noem je de waarnemingen tabel en de tweede tabel de verwachtingstabel. Die twee tabellen geef je als argument op voor de CHIKW.TEST functie.
 |